Perbandingan Model Pohon Keputusan dan Random Forest dalam Mendeteksi Sentimen Isu Pajak Pertambahan Nilai - Janji Armanda Fabian; Galih Hendro Martono; Ismarmiaty Ismarmiaty (Politeknik Harapan Bersama, 2026)
Kenaikan PPN menjadi 12% memunculkan berbagai tanggapan dari masyarakat yang diekspresikan secara luas melalui media sosial, termasuk platform media sosial paling terkenal yaitu Youtube. Fenomena ini menunjukkan bahwa opini publik di dunia maya dapat menjadi bahan kajian penting dalam memahami respon masyarakat terhadap kebijakan fiskal pemerintah. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan emosi masyarakat terhadap isu kenaikan PPN 12% dengan memanfaatkan komentar YouTube sebagai sumber data. Tahapan penelitian ini dimulai dari pengumpulan data dengan metode web scraping, diikuti tahap pra-pemrosesan data, penerjemahan teks ke dalam bahasa Inggris, serta pelabelan emosi menggunakan NRC Lexicon. Selanjutnya, fitur teks diekstraksi menggunakann TF-IDF untuk kemudian dianalisis dengan Random Forest dan Decision Tree. Didapatkan hasil yang menunjukkan bahwa emosi dominan yang muncul pada komentar masyarakat adalah netral, positif, dan negatif. Model Decision Tree menghasilkan akurasi 57,35% dan macro F1-Score 0,53, sementara Random Forest memperoleh akurasi lebih tinggi sebesar 65,43% dengan macro F1-Score 0,57. Berdasarkan hasil, dapat dilihat Random Forest menunjukkan performa yang lebih tinggi daripada Decision Tree untuk klasifikasi teks.